論文の概要: Quantum Potential Games, Replicator Dynamics, and the Separability Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04789v1
• Date: Thu, 9 Feb 2023 17:27:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 15:09:24.783125
• Title: Quantum Potential Games, Replicator Dynamics, and the Separability Problem
• Title（参考訳）: 量子ポテンシャルゲーム、リプリケータダイナミクス、および分離性問題
• Authors: Wayne Lin, Georgios Piliouras, Ryann Sim, Antonios Varvitsiotis
• Abstract要約: この研究は、量子ポテンシャルゲームと、このクラスのゲームに対する学習アルゴリズムを導入している。 我々は、量子ポテンシャルゲームと量子分離性の間の接続を確立し、学習力学を最良の分離可能な状態問題のアルゴリズムとして再解釈できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.848128619774133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning in games has emerged as a powerful tool for Machine Learning with numerous applications. Several recent works have studied quantum zero-sum games, an extension of classical games where players have access to quantum resources, from a learning perspective. Going beyond the competitive regime, this work introduces quantum potential games as well as learning algorithms for this class of games. We introduce non-commutative extensions of the continuous-time replicator dynamics and the discrete-time Baum-Eagon/linear multiplicative weights update and study their convergence properties. Finally, we establish connections between quantum potential games and quantum separability, allowing us to reinterpret our learning dynamics as algorithms for the Best Separable State problem. We validate our theoretical findings through extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: ゲームでの学習は多くのアプリケーションで機械学習の強力なツールとして登場した。 量子ゼロサムゲーム(quantum zero-sum game)は、プレイヤーが学習の観点から量子リソースにアクセス可能な古典ゲームの拡張である。 競争体制を超えて、この研究は量子ポテンシャルゲームと、このクラスのゲームの学習アルゴリズムを導入している。 連続時間複製子力学と離散時間Baum-Eagon/linear乗法重みの非可換拡張を導入し、それらの収束特性について検討する。 最後に、量子ポテンシャルゲームと量子分離性の間の接続を確立し、学習力学を最良の分離状態問題のアルゴリズムとして再解釈する。 我々は広範な実験を通じて理論的な結果を検証する。

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